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학술저널
저자정보
김혜성 (아주대학교) 김세형 (아주대학교) 강주영 (아주대학교)
저널정보
한국서비스경영학회 서비스경영학회지 서비스경영학회지 제23권 제5호
발행연도
2022.12
수록면
106 - 133 (28page)
DOI
10.15706/jksms.2022.23.5.005

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Marketing using YouTube influencers has a much greater effect than existing advertisements. Also, research related to YouTube influencer Marketing has been steadily conducted. In particular, advertisements using YouTube influencers have a greater effect because consumers cannot clearly distinguish between advertisements and YouTube contents. However, not many studies have been conducted that subdivide the fandom of YouTuber influencers or consider the characteristics of fandom. Therefore, this study attempts to derive a detailed fandom type by introducing the concept of "loyalty" rather than deriving fandom features according to the number of simple subscribers or viewers by subdividing YouTube viewers. In this study, 8 YouTuber influencers in the field of "fashion" were selected and a study was conducted to subdivide them using the comment characteristics of viewers who left comments on eight YouTuber influencers. YouTube viewers were subdivided according to "loyalty", and then YouTube"s fandom was classified by deriving a ratio for each loyalty. In this study, the level of repetitive use and relative attitude were extracted from the comments of YouTube viewers and used for analysis. Through this analysis, YouTube viewers were subdivided into "Loyalty Viewers", "Spurious Loyalty Viewers", "Latent Loyalty Viewers", and "No Loyalty Viewers". The subject of the study is a fashion YouTube influencers who introduce trends related to fashion or produces contents such as product reviews. In this study, we propose a method that can be subdivided according to the types of comments of viewers, classified fandom.
#Youtube #Youtube Influencer #Fandom #Text Mining #Clustering Analysis #Big Data #Sentiment Analysis #Marketing

목차

Abstract
I. 서론
II. 선행연구 및 이론적 배경
III. 연구 방법
IV. 연구 결과
V. 결론
참고문헌

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